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Enregistrement W2321149462 · doi:10.1097/der.0b013e3182937aa4

Diagnosis and Prevalence of Lanolin Allergy

2013· article· en· W2321149462 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Y. Miest, James A. Yiannias, Yu‐Hui Chang, Nidhi Singh

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanolinMedicineAllergyDermatologyImmunologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current evaluation of suspected allergic contact dermatitis to lanolin includes patch testing to lanolin alcohol (30% in petrolatum). Using this method, the prevalence of lanolin allergy is low (1.8%-2.5%). OBJECTIVE: The objective of this study was to determine whether patch testing to a single lanolin derivative results in underdiagnosis compared with patch testing to 12 lanolin derivatives. METHODS: Patients were prospectively patch tested to (1) lanolin alcohol (30% in petrolatum) in our standard allergen series; (2) Amerchol L101 (50% in petrolatum) in our cosmetic series; and (3) 10 lanolin derivatives (using concentrations and vehicles recommended in the literature) in a supplemental series. RESULTS: Of 286 patients, the overall prevalence of positive reactions to lanolin in at least 1 of the 3 patch test series was 6.29% (95% confidence interval [CI], 3.48%-9.11%) (n = 18). The prevalence rates of lanolin allergy using the standard, cosmetic, and supplemental series were 1.05% (95% CI, 0%-2.23%), 3.85% (95% CI, 1.62%-6.07%), and 3.85% (95% CI, 1.62%-6.07%), respectively. Amerchol L101 was associated with increased reaction rates compared with the standard (odds ratio, 3.81; P = 0.007) and supplemental (odds ratio, 8.85; P < 0.001) series, whereas reaction rates were similar for the standard and supplemental series (P = 0.78). CONCLUSIONS: Amerchol L101 and patients' own products should be added to a standard patch testing allergen series to adequately identify lanolin allergy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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